[SHORT SHARE] CON ĐƯỜNG HỌC KHOA HỌC DỮ LIỆU CỦA MỘT SINH VIÊN KINH TẾ
Helu cả nhà, nhân dịp bài đăng về Data Scientist được quá trời bạn quan tâm và hỏi chị về con đường trở thành nhà khoa học dữ liệu, nay chị giới thiệu cho các em bài viết của một bạn học trái ngành nhé. :D
Bật mí nhỏ là ngày xưa chị cũng học Tài chính ngân hàng ở FTU sau đó chuyển qua làm security cho Microsoft và Facebook, nên việc trái ngành là hoàn toàn có thể nha. Nhưng schofans sẽ phải cố gắng nhiều lắm đấy!!
📘 Bạn Giang Phương Hoa từng học Đại học Ngoại Thương Hà Nội, học Thạc sỹ tại Imperial College London, hiện đang làm việc tại Microsoft AI Research London chia sẻ về con đường trở thành Data Scientist của mình.
Chào cả nhà,
Cảm ơn anh Tiệp đã tạo cơ hội cho mình viết bài này để chia sẻ. Follow Forum Machine Learning cơ bản đã lâu mà chưa đóng góp được gì nhiều.
Dạo gần đây mình có gặp nhiều bạn trẻ muốn theo nghề Data Science và PM mình hỏi về con đường mình đến với Data Science và bắt đầu học Machine Learning như thế nào. Vì thế mình đã xin phép anh Tiệp để viết bài ở đây, chia sẻ cùng mọi người và hy vọng sẽ giúp ích cho các bạn đang tự học Data Science, hoặc có background trái ngành trái nghề và muốn làm Data Science một cách nghiêm túc. Bài viết sẽ rất vớ vẩn với các chuyên gia 😊.
Đây là con đường không hề dễ dàng nếu bạn không học Khoa học máy tính hay Toán từ bậc ĐH nhưng cũng không có nghĩa là không thể. **Everything is impossible until you do it.**
📘 Học Ngoại Thương HN
Con đường mình đến với Data Science không hề bằng phẳng và mình tin nhiều bạn ở đây cũng vậy. Mình học Ngoại Thương chuyên ngành Tài chính. Cũng tự coi là có chút background về Toán Cao Cấp và Xác suất thống kê nhưng sẽ chỉ là muối bỏ bể so với các bạn học bài bản về Toán Lý Thuyết hay Xác suất thống kê. Rất may là trong quá trình học Ngoại Thương thì mình nhận ra môn học mà mình yêu thích nhất là môn Phân tích dữ liệu tài chính. Cảm giác nhìn những con số rồi tìm tòi ra một ý tưởng gì đó mới rồi trình bày bảng biểu vô cùng hấp dẫn (mãi sau này mình mới biết khái niệm đó gọi là insights 😊). Vì thế mình có tham gia một số cuộc thi sinh viên về phân tích dữ liệu.
📘 Nielsen Case Competition
Hồi đó hình như chỉ có Nielsen Case Competition–cuộc thi dành cho sinh viên của Nielsen, một công ty data consulting khá lớn tại Mỹ. Mình cũng may mắn cùng với các bạn trong nhóm giành giải của cuộc thi đó và bắt đầu đầu quân cho Nielsen để làm Chuyên viên phân tích dữ liệu 😊–Insight Analyst. Thời gian làm việc cho Nielsen là thời gian mình luôn cảm thấy là thời gian tạo một nền tảng vững chắc cho bản thân trong nghề làm Analyst. Nếu bạn google Nielsen thì Nielsen là một công ty nghiên cứu thị trường truyền thống, dữ liệu cung cấp chủ yếu bằng survey và phỏng vấn người tiêu dùng. Thời đó khái niệm Dữ liệu lớn hay là Khoa học máy tính vẫn còn xa vời với mình. Nhưng chính từ thời gian làm việc giống như một nhân viên tư vấn dữ liệu đã giúp mình hiểu được ứng dụng thực sự của dữ liệu là gì? Làm sao để dữ liệu có ích cho doanh nghiệp? Mình cũng học được cách từ một câu hỏi lớn và mơ hồ, làm sao để chia nhỏ câu hỏi đó thành những câu hỏi nhỏ hơn mà bạn có thể translate (phiên dịch) thành một câu hỏi có thể trả lời bằng dữ liệu sẵn có? Mình cũng hiểu khái niệm connecting the dots (xâu chuỗi) dữ liệu là gì? Vì vậy, đừng tự nghĩ rằng công việc mình đang làm không có gì hấp dẫn, không có gì liên quan đến Machine Learning hay Dữ liệu lớn mà nản lòng. Nhiều lúc bạn sẽ ngạc nhiên về những gì bạn học được từ các dirty jobs trong cuộc sống.
📘 Bắt đầu con đường học Khoa học dữ liệu
Sau một thời gian làm việc ở Nielsen thì mình nhận thấy hạn chế của các phương pháp nghiên cứu truyền thống (limited samples, biased trong cách đặt câu hỏi và trả lời). Vì thế mình bắt đầu tìm hiểu phương pháp mới để có thể thực sự phân tích user behavior mà không cần phải “hỏi” họ. Và thế là mình khám phá ra một thế giới mới là Khoa học dữ liệu (Data Science-DS). Thời điểm mình bắt đầu tìm hiểu về DS và học về DS thì mọi thứ còn khá mới mẻ (2013) cũng chưa có nhiều các khóa học open source như bây giờ. Mình hoàn toàn tự học mọi thứ từ xác suất thống kê (may mà trong công việc cũng có dùng), toán, lập trình, hệ thống dữ liệu. Mình hiểu là với các bạn không có nền tảng về Khoa học máy tính như mình, việc các bạn làm một cách bản năng là cố gắng lấp đầy lỗ hổng về lĩnh vực này càng nhiều càng tốt. Vì thế, các bạn sẽ cố gắng học Python, học R hay học các ngôn ngữ lập trình. Điều này dẫn đến một hệ quả là các bạn bị tool-driven. Học Python không khó, bỏ ra 6 tháng học một cách tập trung, các bạn sẽ viết được những dòng codes như mẫu. Nhưng điều mình hay gặp đó là các bạn học Python hay R như Kinh Thánh vậy. Nhiều bạn nghĩ rằng chỉ cần biết Python hay R là có thể làm được phân tích dữ liệu rồi. Thực ra thì không phải. Mình rất may mắn là trong thời kỳ đầu bắt đầu học, cảm thấy hoang mang quá thì một lần đi gặp khách hàng, gặp một bạn đã làm quantitative analyst ở Wall Street nhiều năm. Bạn ấy thấy mình ôm một quyển Python Fundamentals dầy cộp thì mới bảo “Mày nên học cách nghĩ, đừng học cách làm vội”. Chỉ một câu nói nhỏ mà mình nghĩ là có thể trao thưởng huy chương cho bạn ấy vì đã cứu rỗi cuộc đời mình. 😊. Và quyển sách đã thay đổi cuộc đời mình là How to think like a Computer Scientist. Mình đã có dịp gặp tác giả của cuốn sách này và nói với anh ấy là “You saved my life. 😊”.
✏ Thực sự thì đối với người học trái ngành, trái nghề, vấn đề lớn nhất là thay đổi cách suy nghĩ và sự tự ti. Bạn có xuất phát điểm không giống người khác và thế là tìm mọi cách để làm được NHƯ người ta mà quên mất mục đích ban đầu của mình là gì. Sau khi đọc cuốn sách trên thì mình hiểu ra vấn đề vì sao mình học Python đến hai tháng mà vẫn rất thụ động, chỉ có thể viết những gì code mẫu mà gặp vấn đề mới thì chịu. Đó là vì mình không suy nghĩ theo cách máy tính có thể suy nghĩ. Vì không think the language nên mình cũng không thể speak the language. Điều này cũng giống như lúc bạn học Tiếng Anh hay ngoại ngữ vậy, không hiểu cách tư duy của ngôn ngữ thì bạn sẽ thành học vẹt. Vì thế mình dành hẳn ba tháng chỉ để học computational thinking và computer logic, về những thứ như directory, class, variables, binary operations, algorithmic thinking, big O notation, v.v.. Điểm này sẽ không thể nào so sánh được với các bạn học Khoa học máy tính trong 3-4 năm nhưng cũng đủ để mình học lập trình một cách đúng hướng (programming in the right way). Mình đã nói chuyện với nhiều bạn tự học programming và nhiều bạn bị cuốn theo cách học Google knowledge–có vấn đề gì thì google–stackoverflows có câu trả lời sẵn. Cuối cùng thì chương trình cũng vẫn chạy, các bạn vẫn thấy hạnh phúc, nhưng lần sau gặp vấn đề khác các bạn không tự trả lời được. Cũng giống như hồi nhỏ ở trường học “How are you?” và trả lời “I’m fine, thank you”. Đến lúc người ta hỏi “How do you feel today?” thì không biết trả lời thế nào.
✏ Lập trình cũng chỉ là công cụ. Cái cốt lõi của Data Science và Machine Learning (ML) vẫn là Toán và Xác suất thống kê. Về điểm này thì forum và cuốn sách của anh Tiệp sẽ rất hữu ích. Nền tảng Toán của mình không tệ vì cũng từng học chuyên Toán. Tuy nhiên, cũng giống như câu chuyện lập trình thì mình cảm thấy cũng cần học ML bằng cách think in ML ways. Các thuật toán quan trọng trong ML hầu như đều đã được viết và tạo thành thư viện nên vài bạn có thể lười chỉ cần from sckitlearn import * và thế là ung dung chạy một cái chương trình ML. Nhưng để thực sự làm DS/ML thì nhiều khi nên bắt đầu ôn lại khái niệm đạo hàm, ma trận và toán cơ bản.
📘 Học Thạc sỹ tại Imperial College London
Một điểm nữa mà nhiều bạn rất hay quên hoặc bỏ qua khi học DS vì nghĩ nó nhàm chán đó là database structure và data manipulation. Mình cũng vấp phải vấn đề tương tự khi mình bắt đầu học Thạc sỹ về Data Science ở Imperial College London. Ngay Kỳ 1 thì trong chương trình có một môn học mà rất nhiều bạn bỏ lớp (mình cũng cúp cua mấy lần) đó là Database Admin. Môn này phải nói là cực kỳ chán vì nó sẽ không có kết quả ngay cho bạn như khi bạn chạy môt chương trình máy tính hay vẽ biểu đồ, đem lại cảm giác cực kỳ cool vì I did something. Tuy nhiên khi bắt đầu thực sự làm dự án nghiên cứu ở Data Science Institute in Imperial College (mình làm cộng tác viên) thì mình có thể thực sự hiểu được tầm quan trọng kinh khủng của môn này. Bạn không thể thi triển được thuật toán hay tối ưu hóa thuật toán nếu không hiểu cấu trúc dữ liệu hay database relation, handle missing values, organizing the table in long/wide format, normalization of the database, etc.** Những việc nhỏ nhặt, *dirty jobs, tốn thời gian vậy thực ra là vô cùng quan trọng. Khi bạn hiểu cấu trúc dữ liệu thì bạn mới quay lại bước 1 được: Từ câu hỏi lớn làm sao để thi triển ra nhiều câu hỏi nhỏ và trả lời? Rốt cuộc thì DS chính là công cụ để trả lời câu hỏi mà thôi. Đừng quên mục đích ban đầu!
📘 Microsoft AI Research
Sau rất nhiều chông gai thì bây giờ mình được gọi là data scientist tại Microsoft AI Research. Chặng đường học thì vẫn còn rất dài, bây giờ mình vẫn phải đọc forum Machine Learning thường xuyên để hiểu thêm. Dưới đây là một ít bài học mình đã đúc kết sau 4 năm ròng rã mất nhiều máu (ngã cầu thang mấy lần vì mải nghĩ) và nước mắt (khó quá làm thế nào), hy vọng sẽ giúp ích cho nhiều bạn có nền tảng giống mình.
⚠️ Đừng chạy theo buzzwords, cuộc sống nhiều cám dỗ, hãy bắt đầu từ những thứ căn bản nhất. Thinking và mindset là những thứ quan trọng nhất. Python hay R hay Java cũng chỉ là công cụ.
⚠️ Machine Learning là học máy, trước khi làm ML nếu bạn không có nền tảng về Computer Science thì hãy thử tìm hiểu về Computational thinking và computer logic.
⚠️ Data science rất rộng lớn. Hãy thử nghĩ về một mảng nhỏ mà bạn muốn theo đuổi: nhiều người có thể theo đuổi Optimization, mình thì chọn cho mình con đường đã đưa mình đến với DS ngay từ đầu: User Behavior Analytics. Điều này sẽ giúp các bạn định hình và tập trung vào những mảng lý thuyết liên quan mật thiết đến mảng này. Nghe có vẻ thực dụng nhưng mình chủ yếu tìm hiểu về các mô hình/thuật toán liên quan đến time series, sequential pattern mining, pattern recognition, clustering/classification, association mining, etc. vì đây sẽ là những thứ giúp bạn tìm hiểu về User Behavior. Các thuật toán simulation như Monte Carlo hay các thuật toán tối ưu khác mình không biết quá sâu.
📘 Chúc mọi người học Machine Learning vui. 😊
Nguồn: Machine Learning Cơ Bản
Hết rồi, các em đã có cái nhìn rõ ràng hơn về ngành khoa học này chưa?
❤ Tag và chia sẻ bài viết đến bạn bè em nhé ❤
#HannahEd #duhoc #hocbong #sanhocbong #scholarshipforVietnamesestudents
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過361萬的網紅Dan Lok,也在其Youtube影片中提到,Why aren't you getting referrals? Watch the whole series here: https://www.youtube.com/playlist?list=PLEmTTOfet46MC8fyNaiM6bpiF8fut8HMd Watch this vid...
「time series database」的推薦目錄:
- 關於time series database 在 Scholarship for Vietnamese students Facebook 的精選貼文
- 關於time series database 在 แมงเม่าคลับ แบ่งปันความรู้ในการเล่นหุ้น Facebook 的最佳解答
- 關於time series database 在 Microsoft Azure Facebook 的最佳解答
- 關於time series database 在 Dan Lok Youtube 的最讚貼文
- 關於time series database 在 xephonhq/awesome-time-series-database: :clock7 - GitHub 的評價
- 關於time series database 在 Time Series Data Wrangling • timetk 的評價
- 關於time series database 在 Time Series data on PostgreSQL - Stack Overflow 的評價
time series database 在 แมงเม่าคลับ แบ่งปันความรู้ในการเล่นหุ้น Facebook 的最佳解答
5 วันสุดท้ายสำหรับโปรโมชั่นพิเศษแบบจัดเต็ม!! บริการ SiamQuant Amibroker AlphaSuite สุดยอดขุมพลังเพื่อการลงทุนอย่างเป็นระบบสำหรับโปรแกรม Amibroker (Update : โควต้าเหลือเพียง 15 ท่านเท่านั้น สิ้นสุดวันอาทิตย์ที่ 9 มิถุนายน 2019 นี้นะครับ :D)
สวัสดีครับ! หลังจากที่พวกเราได้ทำการเผยแพร่งานวิจัยกลยุทธ์การลงทุน 10X กันออกไป จนได้กลายไปเป็นกองทุนส่วนบุคคล The 10X Private Fund ที่เปิดให้บริการโดย บริษัทหลักทรัพย์จัดการกองทุน ASIA Wealth Asset Management กันเป็นที่เรียบร้อยแล้วนั้น
ก็ได้มีนักลงทุนหลายๆท่านได้ทำการสอบถามพวกเราเข้ามาว่า อะไรคือเครื่องมือและฐานข้อมูลต่างๆ ที่ทำให้พวกเราสามารถที่จะทำการวิจัยออกแบบระบบการลงทุนในเชิงลึกกันขึ้นมาได้ รวมไปถึงว่าพวกเราได้มีการให้บริการเกี่ยวกับชุดเครื่องมือและฐานข้อมูลต่างๆเหล่านี้อยู่ไม่?
ซึ่งคำตอบก็คือมีนะครับ! และอันที่จริงแล้วเราก็ได้พัฒนาและเปิดให้บริการมาถึง 3 ปีแล้ว โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าพูดถึงฐานข้อมูลแบบ Hybrid Database ซึ่งเป็นฐานข้อมูลราคาหุ้นพร้อมงบการเงินแบบระบุวันเวลาตามการประกาศงบจริงๆอย่างถูกต้องนั้น SiamQuant ก็ถือได้ว่าเป็นที่แรกที่ได้จัดทำและให้บริการขึ้นในประเทศไทย เพียงแต่ว่าที่ผ่านมาเราอาจจะไม่ค่อยได้พูดถึงมันสักเท่าไหร่นัก
ดังนั้น ในวันนี้เพื่อเป็นการส่งด้านการลงทุนอย่างเป็นระบบสำหรับเพื่อนๆนักลงทุน ที่มีความสนใจในการวิจัยออกแบบระบบการลงทุนเชิงผสมผสาน จากทั้งปัจจัยทางเทคนิคและพื้นฐานขึ้นด้วยตนเองกันขึ้นมานั้น เราจึงได้ตัดสินใจทดลองจัดทำโปรโมชั่นพิเศษดังนี้ครับ
#SiamQuant #Amibroker #AlphaSuite Ultimate Deal! โควต้าจำนวนจัดกัดอีกเพียง 15 ท่านเท่านั้น เพื่อเป็นการดูแลและช่วยเหลือในการเริ่มต้นการใช้งานอย่างทั่วถึง สิ้นสุด 9 มิถุนายน 2019 นี้ครับ!!
โดยโปรโมชั่นนี้จะเป็นการลดค่าสมาชิกรายปีถึงกว่า 30% จาก 22,500 เหลือเพียง 14,900 บาท (ตกเดือนละ 1,250 บาท) และสามารถที่จะทำการชำระเป็นเงินสด หรือการผ่อนชำระ 0% ได้นานถึง 10 เดือน ซึ่งจะครอบคลุมถึงบริการเสริมอื่นๆที่เราเชื่อว่าจะคุ้มค่าและเป็นประโยชน์ต่อผู้ที่ต้องการจะทำการลงทุนอย่างเป็นระบบด้วยตนเองอย่างเต็มที่ ไม่ว่าจะเป็น
- ฐานข้อมูลราคาหุ้นและงบการเงินแบบระบุวันเวลาตามการประกาศจริงแบบ Time-Series
- ชุดฟังค์ชั่นพิเศษเพื่ออำนวยความสะดวกในการเขียนโค้ดและวิจัยระบบการลงทุนด้วย Amibroker
- ปลั้กอินพิเศษ Amibroker Analytics สำหรับการการวิเคราะห์ระบบการลงทุนเชิงลึกในระดับกองทุน
- ตัวอย่างชุดโค้ดระบบการลงทุน จากแนวคิดของสุดยอดนักลงทุนชื่อดังต่างๆในระดับโลก ที่ทีมงานได้ทำการถอดสูตรจากหนังสือหุ้นและงานวิจัยที่มีชื่อเสียงต่างๆ
- การให้คำปรึกษาในการเขียนโค้ด Amibroker และการวิจัยออกแบบระบบการลงทุนให้เกิดความยั่งยืนจากทีมงาน SiamQuant
นอกจากนี้แล้ว เรายังมี #Bonus พิเศษที่เราตั้งใจที่จะช่วยให้เพื่อนๆนักลงทุน สามารถที่จะเริ่มต้นในการลงทุนอย่างเป็นระบบกันได้อย่างรวดเร็วและยั่งยืนในระยะยาว อาทิเช่น
- SiamQuant AlphaSuite Bootcamp : การสัมมนา Workshop เกี่ยวกับการลงทุนอย่างเป็นระบบด้วย SiamQuant AlphaSuite เป็นเวลา 2 วัน
- SiamQuant Video Class : การเข้าถึงบันทึกวิดีโองานสัมมนาด้านการลงทุนอย่างเป็นระบบเชิงลึกของทีมงาน SiamQuant และเว็บไซต์แมงเม่าคลับต่างๆที่ได้เคยจัดขึ้น (เฉลี่ยงานละ 5000 บาท จำนวน 7 งาน)
ดังนั้นแล้ว สำหรับใครที่สนใจจะใช้งานเครื่องมือและฐานข้อมูลในการวิจัยระดับกองทุน ในราคาที่คุณสามารถเข้าถึงได้นั้น ขอเชิญเข้าไปอ่านข้อมูลเชิงลึกโดยละเอียดกันในลิงค์นี้กันได้เลยนะครับ หวังว่าจะเป็นประโยชน์ไม่มากก็น้อย ขอบคุณทุกท่านที่สนใจครับ :D
https://www.siamquant.com/alphasuite/
time series database 在 Microsoft Azure Facebook 的最佳解答
Microsoft SQL engine is coming to the Edge with features primed for time-series data and low-latency analytics. Get to know Azure SQL Database Edge: http://msft.social/nAy9Q2
time series database 在 Dan Lok Youtube 的最讚貼文
Why aren't you getting referrals? Watch the whole series here: https://www.youtube.com/playlist?list=PLEmTTOfet46MC8fyNaiM6bpiF8fut8HMd
Watch this video until the end to find out the shocking truth: Most people don't get more referrals because they don't believe they deserve more referrals.
★☆★BONUS FOR A LIMITED TIME★☆★
You can download Dan Lok's best-selling book F.U. Money for FREE: http://gettingreferrals.danlok.link
★☆★ SUBSCRIBE TO DAN'S YOUTUBE CHANNEL NOW ★☆★
https://www.youtube.com/user/vanentrepreneurgroup?sub_confirmation=1
Check out these Top Trending Playlist:
1.) How to Sell High Ticket Products & Services: https://www.youtube.com/playlist?list=PLEmTTOfet46PlgDZSSo-gxM8ahZ9RtNQE
2.) The Art of High Ticket Sales - https://www.youtube.com/playlist?list=PLEmTTOfet46NufVkPfYhpUJAD1OBoQEEd
3.) Millionaire Mindset - https://www.youtube.com/playlist?list=PLEmTTOfet46O591glMGzRMoHaIJB-bQiq
Dan Lok, a.k.a. The King of High-Ticket Sales is one of the highest-paid and most respected consultants in the luxury and “high-ticket” space.
Dan is the creator of High-Ticket Millions Methodology™, the world's most advanced system for getting high-end clients and commanding high fees with no resistance.
Dan works exclusively with coaches, consultants, thought leaders and other service professionals who want a more sustainable, leveraged lifestyle and business through High-Ticket programs and Equity Income.
Dan is one of the rare keynote speakers and business consultants that actually owns a portfolio of highly profitable business ventures.
Not only he is a two times TEDx opening speaker, he's also an international best-selling author of over 12 books and the host of Shoulders of Titans show.
Dan's availability is extremely limited. As such, he's very selective and he is expensive (although it will be FAR less expensive than staying where you are).
Many of his clients are seeing a positive return on their investments in days, not months.
But if you think your business might benefit from one-on-one interaction with Dan, visit http://danlok.com
Or consider becoming a member of his high-level mastermind for experts: http://www.danlokinnercircle.com
★☆★ WANT TO OWN DAN'S BOOKS? ★☆★
http://www.amazon.com/Dan-Lok/e/B002BLXW1K
★☆★ NEED SOLID ADVICE? ★☆★
Request a call with Dan:
https://clarity.fm/danlok
★☆★ JOIN DAN'S PRIVATE FB GROUP FOR CONSULTANTS & COACHES ★☆★
Apply here:
https://www.facebook.com/groups/highticketconsulting/
Dan hangs out there quite a bit.
★☆★ CONNECT WITH DAN ON SOCIAL MEDIA ★☆★
Blog: http://www.danlok.com/blog/
Podcast: http://www.shouldersoftitans.com/
FB Group: https://www.facebook.com/groups/highticketconsulting/
Twitter: https://twitter.com/danthemanlok
Instagram: https://www.instagram.com/danlok/
YouTube: https://www.youtube.com/user/vanentrepreneurgroup
Linkedin: https://www.linkedin.com/in/danlok
Meetup: http://www.meetup.com/Vancouver-Entrepreneurs-Group-Business-Network/
Amazon: http://www.amazon.com/Dan-Lok/e/B002BLXW1K
How to Get More Referrals Straight From Your Database - #TomFerryShow Episode 5
https://youtu.be/s4IDNHrkViA
How to Ask for a Referral and Build Your Business (Brian Tracy)
https://youtu.be/SoGh9yg-kVc
This video is about: Why Aren't You Getting More Referrals - Get More Referrals Ep. 2
https://youtu.be/cres-nUx6sg
https://youtu.be/cres-nUx6sg
time series database 在 Time Series Data Wrangling • timetk 的推薦與評價
Time series data wrangling is an essential skill for any ... Using the new add time %+time infix operation (See Padding Data: Low to High ... ... <看更多>
time series database 在 xephonhq/awesome-time-series-database: :clock7 - GitHub 的推薦與評價
name github status lang backend protocol query
Akumuli https://github.com/akumuli/Akumuli maintained c++ localfs tcp text
Arctic https://github.com/man‑group/arctic active python mongodb tcp python
Argus https://github.com/salesforce/Argus dead java hbase http json ... <看更多>
相關內容